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AI・テクノロジー / AI導入設計

中小企業でAIを使い始めるとき、最初に決めるのは便利な使い方ではなく、AIに入れてはいけない情報です。個人情報・契約・認証情報・未公開の数字の扱いを1枚にまとめ、自分の業務で1回やりきり、資料づくり、社内向けの小さな道具づくりへ進む3段階を解説します。

判断専用モデルJevで、問い合わせ40件に「AIが答えてよいか」を判定した実際の結果です。ナレッジに無い質問を誤って答えた件数は日本語・英訳とも0件。しきい値ごとの本人に回す率、外れた2件と種類分けのまちがいも数字で示します。

問い合わせにAIが知らないことまで答えてしまうのを防ぎたい人へ。判断専用モデルJevのNoul・Choiceで「答えられるか」を確率で判定し、返信文はClaudeに任せるテスト環境を、実際に入れたナレッジ・入力・出力と動く図で解説します。

AIチャットに毎回同じ前提を説明し直していませんか。原因は会社の前提・禁止事項・フォーマットが1か所にまとまっていないことです。ルールブックを1枚にまとめ、禁止事項を先頭に書くだけで、誰が使っても同じ前提でAIが動くようになる手順を解説します。

AI出力の承認フローを、ExcelやNotionの表1枚で作る手順を解説します。任せる範囲を決める3つの質問（取り返しがつくか・誰が気づくか・社内で完結するか）、却下理由を1行残す運用、そして全自動に移してよい2つの条件まで。自分の自動化で全自動を選ばなかった判断も書きました。

MCPコネクタを繋いだのに使っていない——そこから抜け出すための運用設計を解説します。マスターを1つに決める、AIにやらせないことを先に書く、手順をファイルに置く。この3つの決めごとと、予定管理・情報収集の実例、そして失敗と検証のやり直しまで扱います。